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◆?規格參數 ??主攝像頭：500萬（2592X1944） 拍攝A4幅面. ??光源補償：8顆白色高亮LED燈珠，三檔調節補光. ??調焦方式：自動/手動對焦（按鍵） ??接口類型：USB2.0、MIC、WiFi、DC12V ??拍照錄像格式：?AVI、WMV ??輸出文檔格式：PDF、WORD、TXT ??掃描文件格式：JPG、TIF、BMP、TGA、PCX、PNG、RAS ??供電方式：DC12V/1.5A+電池（內置5600mAh大容量18650鋰電池） ◆?產品特點 ??500萬高清高速實物展示，幀率達15fps，720P達25fps，更流暢. ??工作模式：USB模式與WiFi模式切換輸出. ??支持1秒掃描，拍攝文件圖像清晰，彩色還原逼真. ??WIFI實時高速無線傳輸：可與有WIFI的手機、平板、電腦進行圖像數據傳輸. ??支持網絡名稱SSID可更改性，和密碼可根據個人意愿加密或者開放，默認開放.當密碼忘記之后，還可以按復位按鍵恢復無密碼開放狀態. ??理論續航時間長達8.8小時. ??支持一鍵錄像、錄屏、錄音功能，可輕松制作電子課件. ??支持防盜安全孔，支持多高度、多維度，全方位精準掃描. ??OCR文字識別、電子白板功能，全功能標注、文本圖像編輯等. ??支持操作系統：Windows?XP、Vista、win7、?win8, win10.

成果描述：項目針對豬雞病原菌耐藥性導致細菌病難防控、用藥量大、產品藥殘的關鍵技術難題，取得了重大理論和方法創新成果。 項目揭示了我國近12年豬雞病原細菌耐藥性變化規律，建立菌種庫和耐藥數據庫，創立了5種細菌耐藥基因分子檢測新方法；改進了7種動物專用抗生素及其制劑的生產工藝和質量；創制了非生素免疫增強劑4種。獲國家2類新獸證書6個，3類2個。獲國家發明專利12項，實用新型專利1項。主編參編專著6部，發表論文123篇，包括本專業權威SCI論文AAC(IF:4.672)，JAC(IF:4.659)等35篇。成果應用使豬雞抗生素用量減少30%-70%，細菌病降低50%，節省用藥成本30%，為有效控制豬雞細菌感染及耐藥，減少抗生素使用，保障公共衛生和食品安全提供了新的理論和技術。市場前景分析：應用領域：本項目的應用領域主要為獸藥、疫苗生產企業以及大中型豬雞養殖生產企業。可共同企業合作開發新型獸藥、生物制品等，同時也可為大中型豬雞養殖生產企業提供技術支撐，有效降低抗生素的使用，保障產品安全，打造高品質放心品牌。市場需求：豬雞細菌性疾病嚴重危害公共衛生和食品安全，如豬鏈球菌、豬雞沙門氏菌引起人感染發病的公共衛生事件。在規模化養殖條件下，細菌性疾病呈多發趨勢如大腸桿菌等，畜禽因細菌性疾病致死或生產性能下降等造成全國年直接經濟損失400億元（畜牧業年鑒2010）。病原細菌產生耐藥性是致細菌疾病難控治、用藥量大（每年畜禽抗生素原料藥用量多達10萬噸）、產品藥殘高的關鍵技術難題，如近年來出現耐多種抗生素的結核桿菌、金黃葡萄球菌、大腸桿菌等“超級耐藥菌”，引起了極大關注。本項目通過產學研結合12年聯合攻關，創立了細菌耐藥基因的分子檢測新方法，揭示了細菌耐藥性變化規律，創新了耐藥性控制理論和應用技術，并在安全高效新獸藥研發中得到廣泛應用（圖1），可為保障我國豬雞養殖健康、公共衛生和產品安全提供了有力的科技支撐，其市場需求極大。與同類成果相比的優勢分析：“該項目已在國內多個省市規模化豬場，雞場、示范區、飼料廠、獸藥廠等進行了推廣應用，成果應用效益顯著。研究成果豐富了病原菌耐藥基因的基礎理論研究，為病原菌的耐藥性分子檢測和監測提供了新的技術手段，項目選題技術路線合理，研究手段先進，數據可靠，結果可信，具有先進性、創新性和實用性的特點。其成果總體水平居國內領先、國際先進，部分成果處于國際領先水平”。

本項目獲 2017 年國家科技進步獎二等獎。 本技術圍繞食品危害物低成本、快速發現為核心，將生物識別與結合新型納 米標記材料相結合，針對目前生物快速檢測中存在的穩定性和可靠性問題，利用 自組裝技術將多種光、電、磁學信號集于一體，構建具有良好體系相容性和穩定 性的納米-生物傳感界面，提出了基于等離子手性信號的高靈敏檢測新技術，發 展了集快速富集與多信號同時測定于一體的多功能傳感檢測新方法和新器件。 （1）綜合運用了化學和生物體系的多尺度模擬和計算，提出了基于粗粒化 模型的抗原抗體親和性定量分析新方法，設計并研制了 200 余種高親和性和高特 異性抗原和抗體。 （2）研究了抗體與載體成分（纖維素、磁性納米材料、硅球等）的表界面 性質，創制了基于相分離的新型分離富集介質，并研制了相關快速富集和分離產 品，大大提高了復雜基質中痕量成分的提取效率。 （3）研制了新型標記材料，解決了“高標記效率”和“生物分子高活性” 無法兼顧的難題，研制了系列高特異性檢測探針，為復雜體系中痕量物質的快速 甄別提供了有力手段。 本項目共獲得國家發明專利 87 項，實用新型專利 5 項，獲美國授權發明專 利 1 項，制訂國家食品安全標準 2 項

我室沈洪兵、胡志斌團隊近日在《柳葉刀-區域健康》（西太平洋）（The Lancet Regional Health-Western Pacific）發表了領銜的出生隊列的最新研究，本研究使用大規模前瞻性出生隊列，系統比較輔助生殖受孕與自然受孕子代出生缺陷率的差異，并評估輔助生殖技術的安全性。本研究的結果將為優化輔助生殖方案的選擇提供證據和線索，提高對輔助生殖受孕子代健康的關注。

針對上述社會安全事件綜合研判的難題，本成果利用系統工程的綜合集成研討方法論，綜合公安學、管理科學、計算機科學等相關學科理論、方法與技術，提出了基于多時空線索鏈的社會安全事件智能綜合研判關鍵技術以及面向社會安全警情事件的警務資源指揮調度方法。 ①基于多時空線索鏈的社會安全事件智能綜合研判關鍵技術以群體性聚集事件作為典型社會安全事件，構建基于六空間的社會安全事件綜合集成研討廳體系：融合構建“情景數據-元數據-知識-實體模型-形式模型-算子”六空間體系，提出多時空線索鏈生成技術，抽取知識空間中共性的時空線索鏈模式；基于知識和數據共同驅動的思想，提出了社會安全事件的研判支持方法，包括基于知識圖譜的推理方法、基于相似案例的推理方法、以及基于貝葉斯網絡的推理方法等；進而結合專家研判，實現典型社會安全事件智能綜合研判。 ②面向社會安全警情事件的警務資源指揮調度方法是在層次任務網絡規劃（Hierarchical Task Network, HTN）的基礎上，實現任務執行時間、空間和資源約束的推理，解決考慮多任務類型、多警種、多出警地點、任務帶有時效性、考慮交通和處置時間等實際因素的警務資源調度方案制定問題；進而考慮執行時間等不確定因素的影響，在規劃過程中處理不確定性，制定柔性調度方案，使生成的調度方案更好地適應不確定的執行環境。 ③在此上述關鍵技術基礎上，運用系統工程方法，研究了基于云計算與邊緣計算的端網云的網絡結構、通訊協議及協同計算模型，綜合考慮各方面因素對平臺體系架構進行了設計，從頂層設計層面解決信息孤島、資源有限等難題，構建了基于云計算于邊緣計算的社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺。整體技術路線如下圖所示： 圖 1 社會安全事件智慧化立體綜合預警與智慧平臺整體技術路線 研制的基于云計算于邊緣計算的社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺，主要由四個系統組成。其中，融合“人、車、物、網、地”的警情大數據支撐平臺與公安部門現有的業務系統相對接，關聯研發的目標識別與警情事件監測預警結果，實現警情數據的采集、整理和分析。社會安全事件智慧化綜合預警與分析系統基于大數據支撐平臺提供的公安業務數據、網絡輿情信息和研判結果數據等，提供了公安部門需要的事件分析和研判功能。面向社會安全事件的警務資源指揮調度系統基于研判結果，具有領域知識管理、調度方案生成和執行異常識別等功能，為指導指揮員進行調度方案制定提供輔助決策能力。最后，基于研發的系統間及與公安相關業務系統間的互操作模式、資源可伸縮的并發處理技術，由應用集成管理平臺提供應用集成和服務集成功能，包括統一的用戶管理和認證、工作界面、應用云服務管理等，實現各系統間的有機集成，平臺體系架構如下圖所示。 圖 2 社會安全事件智慧化立體綜合預警與指揮平臺體系結構 成果相關圖片展示： 圖 3 社會安全事件智慧化綜合預警與分析系統駕駛艙 圖 4 時空大數據查詢模塊 圖 5 研判規則管理模塊 圖 6 預案管理模塊

3D專題教育圍繞安全教育和傳統文化教育兩大主題，將德育教育、社區公共安全教育、道德理念、傳統文化等等內容通過3D的形式展現，場景真實，讓教育更生動有趣。 3D安全教育專題 3D專題教育以小螞蟻為主人公形象，使用3D技術模擬展現上下樓梯、乘坐電梯、教室用電等校園、家庭和生活里中小學生容易忽略的危險行為貼近中小學生校園生活場景，提供正確安全的中小學生行為規范指導。 ????? 貼近生活，場景高度仿真 ????? 創設3D安全教育場景 ????? 3D卡通形象，情節趣味十足 3D傳統文化教育專題 以3D形式再現傳統文化教育，有助于深化學生對于思想、政治、道德、法律和心理健康等教育的認識和理解，全面提升學生素質。 ????? 3D高清還原現實場景 ????? 真實示范道德、禮儀規范 ????? 3D體驗教學促進良好品德養成?

中央高校基本科研業務費（以下簡稱基本科研業務費）用于支持中央高校開展自主選題研究工作，使用方向包括：重點支持40周歲以下青年教師提升基本科研能力；支持在校優秀學生提升科研創新能力；支持優秀創新團隊建設；開展多學科交叉的基礎性、支撐性和戰略性研究；加強科技基礎性工作。

醫療內窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對于消化科的醫生而言，他們通過內窺鏡能直接觀察到人體消化器官內部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內窺鏡進行微創的外科手術，在醫學界應用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內鏡是消化道病變篩查和診斷的金標準，也是微創和無創治療的主要手段。 由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾法圍棋)開始，人工智能開始走進大眾的視野。世界范圍內對其的廣泛討論預示著人工智能時代已經到來。隨著深度學習算法不斷發展、日益成熟，人工智能已逐步用于醫療影像分析領域。近年來，關于內窺鏡影像在AI領域的發明成果如潮水般涌現。 在內鏡檢查中，操作醫師將抓取的圖像和視頻保存到內鏡報告系統中，再由診斷醫生根據這些抓取的影像出具診斷報告。由目前公開的內窺鏡影像收集歸納系統中，尚未利用深度學習的方法來進行胃、腸的內窺鏡影像學習，進而構建一個較為全面的內窺鏡影像的樣本庫。目前的方法不利于簡化醫生的操作且不具有數據歸一化處理和轉換能力，無法根據數據適用范圍的不同對數據進行管理和提供智能的數據分析功能。 一種人工智能掃描內窺影像樣本庫管理系統包括以下模塊：圖像輸入模塊，用于收集內窺鏡圖片；按官方標準，將胃部或者腸部內鏡視野分成多個部位，通過人工智能系統對從醫院內窺鏡系統采集的圖像進行預分類，并將影像數據上傳至系統指定文件目錄；登陸模塊，用于在注冊醫生登錄系統進入當前功能菜單后，對圖片進行評圖，確認該圖片類別是否正確；系統主控界面，用于進行人機交互，并對圖像進行顯示；業務功能模塊，包括：圖像分類單元、視頻庫單元、病灶標記單元、我的任務單元、用戶信息單元；系統設置模塊，用于管理用戶與權限。本發明界面美觀友好、信息查詢靈活方便；對上傳影像數據智能分類，減少醫生操作，只需最終確定。 本系統產生的價值在于： 一、界面美觀友好、信息查詢靈活方便； 二、對上傳影像數據智能分類，減少醫生操作，只需最終確定； 三、數據庫管理模塊，具有數據歸一化處理和轉換能力，根據數據適用范圍的不同對數據進行管理，提供智能的數據分析功能； 四、集成第三方標記工具，標記過程簡單清晰，結果數據穩定可靠； 五、用戶權限設置合理，系統安全級別高； 六、防錯退出模式，保證系統安全穩定運行。